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ユーザー中心設計およびマーケティングにおけるペルソナ（ユーザーペルソナ、ユーザーパーソナリティ、カスタマーペルソナ、バイヤーペルソナとも呼ばれる）は、典型的な顧客セグメント[ 1 ]またはエンドユーザー[ 2 ]の半架空の特徴付けまたは表現です。 ペルソナは、データを人間味のあるプロファイルにすることで、マーケターやデザイナーが努力を集中させるのに役立ちます。ペルソナは市場セグメンテーション[ 3 ]の結果の1つであり、マーケターは統計分析と定性的な観察の結果を使用してプロファイルを作成し、名前と性格を与えて、現実世界に存在する可能性のある人物像を描きます。ペルソナという用語は、オンラインおよびテクノロジーアプリケーションだけでなく、広告でも広く使用されており、ペンポートレートなどの他の用語も使用される場合があります。
ペルソナは、ブランドの購入者やユーザーの目標、欲求、制約を考慮する際に役立ち、サービス、製品、またはウェブサイトの機能、操作性、ビジュアルデザインなどのインタラクション空間に関する意思決定を導くのに役立ちます。ペルソナは、ソフトウェア設計におけるユーザー中心設計プロセスにおいてツールとして使用できます。また、工業デザインやオンラインマーケティングなどにもインタラクションデザインの原則を導入することができます。
ユーザーペルソナは、想定されるユーザーグループの目標と行動を表したものです。ほとんどの場合、ペルソナはユーザーへのインタビューやアンケートから収集したデータに基づいて作成されます。[ 4 ]ペルソナは、行動パターン、目標、スキル、態度、そしてペルソナを現実的な人物にするための架空の個人的な詳細を含む短いページの説明にまとめられています。ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）に加えて、ペルソナは販売、広告、マーケティング、システム設計でも広く使用されています。[ 5 ]ペルソナは、特定のペルソナに合致する人々の一般的な行動、考え方、潜在的な反対意見を提供します。
ソフトウェア設計の分野では、著名なソフトウェア開発者の先駆者であるアラン・クーパーがユーザー ペルソナの概念を提唱しました。 1983年から、彼は7～8人のユーザーへの非公式なインタビューから得たデータを使用して、ペルソナのプロトタイプを使い始めました。[ 6 ] 1995年からは、一般的なユーザーではなく、特定のユーザーがソフトウェアをどのように使用し、どのように操作するかに関心を持つようになりました。この手法は、1999年に出版された彼の著書『The Inmates are Running the Asylum』で、オンラインビジネスやテクノロジーコミュニティに広く知られるようになりました。この本の中で、クーパーはペルソナを作成するための一般的な特徴、用途、ベストプラクティスを概説し、ソフトウェアは単一の典型的なユーザー向けに設計されるべきだと提唱しています。[ 7 ]
顧客セグメントを一貫性のあるアイデンティティを持つコミュニティとして理解するという概念は、1993～1994年にアンガス・ジェンキンソン[ 8 ] [ 9 ]によって開発され、オグルヴィワンがクライアントに「日常生活の典型的な説明」としてカスタマープリントという名前を使用して国際的に採用しました。[ 10 ]これらの顧客セグメントやコミュニティを表す架空のキャラクターを作成するという流れが続きました。ジェンキンソンのアプローチは、架空のキャラクターをブランドとの実際のインターフェース、行動、態度で説明するというもので、このアイデアは当初、マイケル・ジェイコブスとの一連の研究で実現されました。 1997年、オグルヴィのグローバル知識管理システムであるTrufflesは、この概念を次のように説明しました。「強力なブランドには、そのブランドの価値観に共感する人々の集団が存在します。この集団は通常、同じまたは非常に類似した購買行動を示す複数の異なるコミュニティに分かれており、ブランド（製品またはサービス）に対する人々の性格や特性は、共通の価値観、態度、前提に基づいて理解することができます。カスタマープリントとは、これらの異なる顧客グループの生きた本質を捉えた記述です。」[ 11 ]
Pruitt と Adlin によると、ペルソナの使用は製品開発においていくつかの利点をもたらす。[ 12 ] [ 13 ]ペルソナは、顧客に関する抽象的なデータに個人的な人間的な顔を与えるため、認知的に説得力があると言われている。架空のペルソナのニーズについて考えることで、デザイナーは実際の人が何を必要としているかをよりよく推測できる可能性がある。このような推測は、ブレインストーミング、ユースケースの仕様、および機能の定義に役立つ可能性がある。Pruitt と Adlin は、ペルソナはエンジニアリング チームに伝えやすく、エンジニア、開発者などが顧客データを理解しやすい形式で吸収できると主張している。彼らは、さまざまな開発プロジェクトでコミュニケーションの目的で使用されたペルソナの例をいくつか紹介している。[ 12 ]
ペルソナは、よくある設計上の落とし穴を防ぐのにも役立ちます。1つ目は、クーパーが「弾力的なユーザー」と呼ぶものに対する設計です。これは、製品決定を行う際に、さまざまな関係者が都合の良いように「ユーザー」を定義する可能性があることを意味します。ペルソナを定義することで、チームは、ユーザーの目標、能力、コンテキストに関して、実際のユーザーについて共通の理解を持つことができます。ペルソナは、デザイナーや開発者が、ターゲットユーザー層とは大きく異なる可能性のある自身のメンタルモデルを無意識のうちに製品設計に投影してしまう「自己参照的な設計」を防ぐのに役立ちます。また、ペルソナは、デザイナーが、ターゲットユーザーに遭遇する可能性が最も高いケースに設計の焦点を当て、ターゲット層では通常発生しないエッジケースに焦点を当てないようにすることで、現実的なチェック機能も提供します。クーパーによれば、適切に処理されるべきエッジケースは、設計の焦点となるべきではありません。[ 7 ]
ペルソナのメリットは、以下のようにまとめられます。
プロジェクトのニーズに応じて機能は異なりますが、すべてのペルソナは実際の潜在的ユーザーの本質を捉えたものとなります。
共通の特徴は以下のとおりです。
ペルソナに対する批判は、大きく分けて3つのカテゴリーに分類される。すなわち、根底にある論理の分析、実践的な実装に関する懸念、そして実証的な結果である。[ 15 ]
科学的論理の観点から、ペルソナは架空のものであるため、実際の顧客データとの明確な関係がなく、したがって科学的とはみなせないと主張されてきた。[ 16 ]チャップマンとミルハムは、ペルソナを科学的研究方法とみなすことの欠陥とされる点について説明した。[ 17 ]彼らは、与えられたデータから特定のペルソナに確実に作業するための手順はなく、したがってそのようなプロセスは再現可能な研究の科学的方法の対象ではないと主張した。
他の批評家は、ペルソナは還元主義的またはステレオタイプ的になりがちで、組織がユーザーについて知っているという誤った自信につながると主張している。スティーブ・ポーティガルなどの批評家は、ペルソナの魅力は「浄化された現実の誘惑から来る」と主張しており、顧客データはステレオタイプに過ぎなくなるまで継続的に縮小および抽象化される。[ 18 ]批評家は、ペルソナの作成は、デザイナー、マーケター、ユーザーリサーチャーに、複数の人々の意見や見解を事前に定義されたセグメントに取り込む責任を負わせ、解釈に個人的な偏見が入り込む可能性があると主張している。
さらに、ペルソナには性別や人種に関する描写が含まれることが多いが、これは不必要であり、ペルソナの対象となる顧客を真の消費者の行動から遠ざけ、偏った見方を助長するだけだと主張する人もいる。[ 19 ]最後に、プロトペルソナとペルソナはしばしば同じリソースとして一般化されるが、プロトペルソナは、チームが対象ユーザーについて抱いている仮説を特定するために使用される生成ツールであることを認識しておく価値がある。一方、ペルソナは顧客データと調査に基づいて作成され、特定のセグメントに関する洞察を統合する方法として使用されるべきである。
これまでの実証研究では、ステークホルダーからの逸話的なフィードバックなど、ペルソナの成功に関するソフトな指標が提示されてきた。Rönkköは、チーム政治やその他の組織的問題が、一連のプロジェクトにおけるペルソナ手法の限界につながった経緯を説明している。[ 20 ] Chapman、Love、Milham、Elrif、およびAlfordは、調査データを用いて、属性が数個を超える記述（例えばペルソナなど）は、実際の人物をほとんど、あるいは全く記述していない可能性が高いことを示した。彼らは、ペルソナは実際の顧客を記述していると想定することはできないと主張した。[ 21 ]
Long (2009) が行った研究では、デザイン教育におけるペルソナの有効性が評価されました。この研究では、ペルソナを使用した学生は、ユーザビリティ特性がより優れたデザインを作成し、デザインチーム内のコミュニケーションが改善されたと報告しました。[ 22 ]部分的に制御された研究では、学生グループにデザイン課題を解決するように求められました。2 つのグループはペルソナを使用し、1 つのグループは使用しませんでした。ペルソナを使用した学生は、使用しなかったグループよりも高いコース評価を受けました。ペルソナを使用した学生は、使用しなかった学生よりもユーザビリティ特性がより優れたデザインを作成したと評価されました。この研究はまた、ペルソナを使用することで、デザインチーム間のコミュニケーションが改善され、ユーザー中心のデザインに関する議論が促進される可能性があることを示唆しています。この研究にはいくつかの限界がありました。結果は仮説を知らない教授と学生によって評価され、学生は非ランダムな方法でグループに割り当てられ、結果は再現されず、その他の寄与要因や期待効果 (ホーソン効果やピグマリオン効果など) は制御されていませんでした。
Ayoola et al (2024) は、ユーザーペルソナがソフトウェア開発者の社会的持続可能性の優先順位付けに影響を与え、「反社会的」機能の選択や優先順位付けを抑制することを発見した。[ 23 ]
データ駆動型ペルソナ（定量的ペルソナとも呼ばれる）は、McGinnとKotamrajuによって提案されました。[ 24 ]これらのペルソナは、定性的ペルソナ生成の欠点に対処するとされています（批判を参照）。学術研究者は、クラスタリング、因子分析、主成分分析、潜在意味分析、非負行列因子分解など、データ駆動型ペルソナ開発のためのいくつかの方法を提案しています。これらの方法は一般的に数値入力データを受け取り、その次元を削減し、データのパターンを記述する高レベルの抽象化（クラスター、コンポーネント、因子など）を出力します。これらのパターンは通常、「骨格」ペルソナとして解釈され、人格化された情報（名前、肖像写真など）で強化されます。定量的ペルソナは、定性的洞察で強化して、混合方法ペルソナ（ハイブリッドペルソナとも呼ばれる）を生成することもできます。[ 25 ]
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